Compreender como visitantes e clientes usam seu produto é fundamental para um ciclo de desenvolvimento de produto baseado em feedback e aqui está como começamos no Typito com a ajuda da análise Heap.
Quando você começa a construir um produto, uma das decisões mais difíceis nos primeiros dias é em torno da granularidade de sua configuração analítica. Que eventos e pontos de dados você registra e quão detalhados eles devem ser? O que faz sentido e o que não faz? O número destas perguntas que você encontra pode ficar esmagador e levá-lo para uma toca de coelho e invariavelmente tirar sua atenção da parte importante – falar com os clientes e construir o produto.
Esta não é uma hipotética história de cautela. Esta foi a minha história como fundador do Typito e que também depois de passar 5 anos construindo e gerenciando produtos em indústrias como jogos sociais e cuidados com o consumidor, que é fortemente motivado por métricas. Depois de falar com muitos outros fundadores, eis o que aprendi: ou você subestima o valor da métrica do produto no primeiro ano e acaba sem saber o que está acontecendo ou passa uma grande quantidade de tempo discutindo consigo mesmo e com sua equipe sobre o que precisa ser registrado e como é relevante – como eu passei meus primeiros dias em Typito. Olhando para trás, aqui está o que eu acho que você deve entender sobre métricas em estágios iniciais:
Metrics são super importantes desde o primeiro dia na sua inicialização, mas certifique-se de que você rastreia apenas as ações mais importantes do usuário (3 ações no nosso caso) para evitar ser sugado para a toca do coelho da métrica. O resto de sua espinha dorsal analítica deve ser construída de uma forma incremental, impulsionada pela retrospecção ou pela capacidade de olhar para trás para como certos eventos tomaram forma sem se preocupar com eles no momento da construção.
E aqui é onde o Heap Analytics se encaixa lindamente. É o nosso software de análise favorito no mercado que lhe permite executar análises retroativas – ou seja, além das suas 3 principais métricas, você pode chegar a inferências baseadas na atividade do usuário sobre o produto que está logado retroativamente pelo Heap – sejam visitas a páginas, funis e até cliques de botão. Mais sobre isso em breve!
O nosso primeiro Gráfico e Funil: Primeiros 90 dias usando Heap
Para dar algum contexto, Typito é uma ferramenta de design de vídeo usada por 85000+ marketers e agências de marketing para criar vídeos profissionais online. Ele é construído sobre 2 hipóteses centrais:
1. a tendência de consumo de vídeo que vemos agora seria logo seguida por milhões de empresas adotando o vídeo nos próximos anos como formato de conteúdo na internet.
2. o design de vídeo é um processo criativo e os melhores vídeos apreciados pelo mundo foram criados por grandes contadores de histórias. Se temos que ter sucesso como um produto que permite a criação de vídeos incríveis, ele tem que começar proporcionando aos usuários a liberdade criativa para projetar vídeos da maneira que eles imaginam.
Quando finalmente conseguimos a versão beta do Typito até o final de março de 2017, decidimos registrar 3 ações no produto:
- Usuário cadastra-se usando o endereço de e-mail
- Usuário cria um projeto de vídeo
- Usuário exporta um projeto de vídeo
Nota: Aqui está um artigo sobre como você pode logar eventos personalizados no Heap. Teríamos levado menos de uma hora para empurrarmos as três métricas ao vivo, graças à documentação detalhada da equipe do Heap.
Como você pode ver, os únicos pontos de dados com os quais nos preocupamos foram se os usuários estavam encontrando valor usando uma versão meio cozida (leia Beta) do Typito. Para nós, o valor foi indicado pelos usuários tomando a dor para se inscrever, criar um projeto e exportar um vídeo usando a ferramenta. O gráfico abaixo no Heap mostra como os usuários começaram a tropeçar no Typito como um serviço e começaram a criar vídeos.
Você também pode ver claramente como cometemos um erro ao não registrar o registro do usuário como uma ação precisa durante os primeiros 2 meses. Aprendemos uma dura lição bem cedo aqui:
Testar sua instrumentação ou o processo de registro de dados é uma das tarefas mais críticas, mas subestimadas, quando você está desenvolvendo seu produto. Portanto, registre menos e registre-os perfeitamente quando você estiver começando.
Com uma ferramenta como Heap, registrar suas ações principais do produto não deve levar mais do que uma hora e testá-las pode ser embrulhado em meio dia se você tiver tráfego ativo em seu site.
O próximo passo óbvio para nós foi aprender como a jornada do usuário estava se moldando. Para explicar isso em palavras mais simples: sabíamos que nossos usuários normalmente passariam pelos passos sequenciais: o usuário se cadastra -> cria um projeto -> exporta o projeto. Por isso fez sentido para nós aprender como era este funil nos primeiros dias de lançamento do Typito. Agora, graças ao contratempo de instrumentação que fizemos durante o registro do evento “user sign up”, só pudemos olhar para o funil a partir de junho de 2017, quando começamos a ter os três pontos de dados no Heap.
Este funil criado no Heap nos deu uma compreensão simples de como os usuários estavam passando pela seqüência de ações do núcleo no produto naquela época. Nós não tínhamos benchmarks para comparar com isso, nem passamos dias sobre como melhorar esse funil naquele tempo – o produto estava meio apoiado naquela época. Nós só queríamos saber o que estava acontecendo e Heap nos deu a resposta facilmente. Pela minha experiência, há um intervalo de tempo inevitável entre quando se aprende algo e como se decide agir sobre ele. Então é melhor aprender o mais cedo possível :).
Note: Aqui estão artigos sobre como montar um gráfico e um funil no Heap. Estas representações de dados ajudam a entender como um conjunto de ações são executadas em seu produto independentemente ou sequencialmente.
Como a análise retroativa em Heap nos ajudou
Como expliquei na seção anterior, começamos nossa instrumentação em Heap com a filosofia “menos é mais”. Uma das razões pelas quais estávamos confiantes em seguir essa abordagem é por causa da promessa do Heap de nos mostrar dados que nunca pretendíamos logar em primeiro lugar. Vamos aprender mais sobre o núcleo USP da Heap que capacita os fundadores, comerciantes e proprietários de produtos: Retroactive Analysis.
Quando você adiciona o trecho JS do Heap em uma determinada página de seu site ou aplicação web, ele essencialmente registra todas as ações possíveis que o usuário realiza no site, incluindo visualizações de páginas, cliques em elementos interativos como botões (baseados no seletor CSS), envio de formulários, mudança de estado em elementos (baseados no seletor CSS) ou início das sessões. Essencialmente, isto cobriria a maioria das ações que acontecem no lado do cliente, ou seja, seu aplicativo carregado no navegador. Na maioria das aplicações web, esses eventos retratarão com precisão uma ação tomada por um usuário (por exemplo, página de preços visualizada) ou, no pior caso, pode ser um proxy promissor para uma ação tomada pelo usuário (por exemplo, clique no botão “Download vídeo” sendo um proxy para o evento quando o usuário baixou um vídeo). Agora que eu lhe dei um contexto do que o Heap faz do lado do cliente, deixe-me explicar como a análise retroativa o ajuda com um exemplo da nossa jornada:
E se eu quiser saber como está a página de destino do Typito?
Recap: Vamos voltar ao final de junho de 2017, quando já se passaram apenas 3 meses do lançamento do Typito beta e nós só registramos 3 eventos personalizados. No início de junho, percebemos que um desses 3 eventos não foi logado corretamente e o consertamos. Passaram apenas 30 dias desde essa correção e agora você quer saber como está sua página de aterrissagem.
I começar listando 10 ações de usuário na página de aterrissagem que poderiam me ajudar a quantificar como a página de aterrissagem está se saindo. A partir daí eu reduzo para 3 ações importantes:
1. O utilizador visita a página de aterragem (https://typito.com/create)
2. O utilizador clica no botão “Get Started” (chamada primária à acção para se inscrever)
3. O utilizador inscreve-se no Typito (já registado usando eventos personalizados no Heap)
Agora como o Heap já armazena a actividade do utilizador como vistas de página e cliques de botão, só preciso de ir em frente e definir os respectivos eventos com base na página visitada ou no selector CSS clicado. Você pode encontrar mais detalhes sobre como definir esses eventos aqui.
Para ter acesso ao seletor de CSS para o botão “Get Started” na página de aterrissagem, o Heap me fornece um Visualizador de Eventos fácil de usar.
Para sua referência, eis como usei o Event Visualiser para definir o evento para clicar no botão “Get Started” na página de aterragem:
Então em poucos minutos, Eu defino os eventos e posso inspecionar a conversão que acontece na minha página de destino sem registrar manualmente 2 desses 3 eventos quando comecei a usar o Heap JS snippet nas minhas páginas de aplicação web. Quão incrível é isso?
Desde os dias beta do Typito, achamos super fácil de usar o Heap para analisar o comportamento do usuário ao longo dos diferentes estágios: aquisição, ativação, retenção, encaminhamento e receita (estrutura AARRR). Na verdade, há alguns meses atrás, o Heap criou uma seção no painel chamado “Relatórios Sugeridos” que o ajuda a responder perguntas importantes sobre o seu negócio, conectando suas consultas com métricas usando análise de coorte, avaliações de funil, etc. Aqui está mais sobre os “Relatórios Sugeridos”.
Para uma fase inicial de inicialização que quer entender o que está acontecendo nesses primeiros dias de lançamento, Eu recomendo fortemente o uso de um pacote de análises que não seja o Google Analytics (que é um ótimo produto para analisar visualizações de páginas e outros pontos de dados relacionados a uma página web / blog / comércio eletrônico com comportamento transacional simples, mas não construído para registrar fluxos de usuários). De todos os produtos desta categoria, eu sugeriria a qualquer dia que você desse uma tentativa à Heap Analytics simplesmente pelo valor que sua análise retroativa traz à tabela – reduzindo o cansaço da decisão e o tempo que você gastaria descobrindo o que registrar e o que não registrar. Espero que este artigo tenha dado uma rápida perspectiva sobre como fazer a análise de dados como uma fase inicial.
Espere escrever em breve sobre como usamos o Heap agora (mais de 2 anos a partir daqueles dias iniciais). Por favor, compartilhe suas idéias sobre quais ferramentas você usou para analisar o fluxo de usuários e a experiência em seu aplicativo – ansioso para aprender! 🙂
Esta história foi originalmente postada no blog Typito.